package TestSparkStreaming;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.storage.StorageLevel;
import org.apache.spark.streaming.Duration;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaReceiverInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;

import scala.Tuple2;


import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;
/**
 * 8.1.DStream的无状态转换操作
 * 无状态的转换操作是指：
 * 不记录历史状态信息，每次仅对新的批次数据进行处理。
 * 常见的有
 * map、flatMap、filter、union、repartition、
 * reduceByKey、transform等。
 * DStream的操作与RDD的转换操作类似。
 * transform方法使得用户能够直接调用RDD的任意操作。
 * 演示实时计算每10秒钟接收到的每个单词数量：
 */

public class TestSparkStreaming2 {
    public static void main(String[] args){
        // 创建 SparkConf 对象
        SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName(TestSparkStreaming.class.getName())
                // 设置master 本地运行设置 开启两个线程
                .setMaster("local[2]");
        // 创建 sparkContext 对象
        JavaSparkContext sparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf);
        // 基于 sparkContext 设置 StreamingContext
        JavaStreamingContext streamingContext = new JavaStreamingContext(sparkContext, new Duration(1000 * 10));
        // 接收 端口 传递过来的数据  参数1 监听 端口的进程所在的IP  参数2 监听的端口号 参数3 设置储存级别
        JavaReceiverInputDStream<String> dStream = streamingContext.socketTextStream("127.0.0.1", 9999, StorageLevel.MEMORY_AND_DISK());
        JavaPairDStream<String, Integer> stringIntegerJavaPairDStream = dStream.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            @Override
            public Iterator<String> call(String s) throws Exception {
                String[] s1 = s.split(" ");
                return Arrays.asList(s1).iterator();
            }
        }).mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> call(String s) throws Exception {
                return new Tuple2<>(s, 1);
            }
        }).reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer call(Integer integer, Integer integer2) throws Exception {
                return integer + integer2;
            }
        });

//        dStream.print();

        stringIntegerJavaPairDStream.print();

        streamingContext.start();

        try {
            streamingContext.awaitTermination();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }
}
